El área de la terminal de un aeropuerto es el cuello de botella del sistema de transporte aéreo. El clima convectivo puede afectar seriamente el estado normal de los vuelos de llegada y salida. En la actualidad, los pilotos adoptan diferentes estrategias de operación de vuelo para evitar el clima convectivo basándose en el radar a bordo, información visual, experiencia en clima adverso, etc. Este documento estudia la agrupación de trayectorias basada en el algoritmo OPTICS para obtener la llegada de rutas de vuelo típicas en el área de la terminal. Basándose en la información meteorológica de la ruta de vuelo típica planificada y la información del plan de vuelo, se utilizaron los algoritmos Random Forest (RF), K-nearest Neighbor (KNN) y Support Vector Machines (SVM) para entrenar y establecer el Modelo de Predicción de Estrategia de Operación de Vuelo de Llegada (AFOSPM). En este documento, se llevaron a cabo estudios de caso de vuelos de llegada históricos en el área de la terminal de Guangzhou (ZGGG) y Wuhan (ZHHH). Los resultados muestran que los resultados de agrupación de trayectorias basados en el algoritmo OPTICS pueden reflejar más precisamente las rutas de vuelo regulares de los vuelos de llegada en un área de terminal. En comparación con KNN y SVM, la precisión de predicción de AFOSPM basada en RF es mejor, alcanzando más del 88%. Sobre esta base, se utilizaron seis características, incluyendo 90% VIL, cobertura meteorológica, duración del clima, ruta planificada, max VIL y puerta de llegada planificada (AF), como características de entrada para AFOSPM, que pueden predecir efectivamente varias estrategias de operación de vuelo de llegada. Para las estrategias de operación de vuelo de llegada más utilizadas bajo condiciones de clima convectivo -guía por radar, cambio de AF y estrategia de desvío- la precisión de predicción de las áreas de terminal ZGGG y ZHHH puede superar el 95%, 85% y 80%, respectivamente.